Python ARIMA模型在差分数据后缺少值我正在使用python中的ARIMA模型进行时间序列预测。在分析数据之后,我注意到数据是季节性的,并且有一个趋势。为了确保我的假设,我运行了ADFuller测试,事实上,数据不是固定的 为了使数据保持 ...2024-04-27 已阅读: n次
python中的3D绘图 我已经制定了一个表有点像一个链接。绘图的最终目标是找出某个州的某些产品是否存在季节性变化模式。我试着用python绘制一个三维图,x轴是产品名称,y轴是月份,z轴分别是YR2012和YR2013。你 ...2024-04-27 已阅读: n次
在SARIMAX Python中确定(p,d,q)和(p,d,q,s)的顺序我试图建立SARIMAX模型,试图确定(p,d,q)&;(P、D、Q、s)来自ACF、PACF图的值。我的系列是固定的,不需要任何差异(基于ADF测试)。而我从PACF图中了解到p=2& ...2024-04-27 已阅读: n次
Python季节分解频率参数的确定虽然这个问题似乎已经被解决了很多,但我无法理解为什么季节性分解在我的情况下不起作用,尽管我给出了一个带有日期时间索引的数据帧作为输入。以下是我的数据集示例: Customer order ac ...2024-04-27 已阅读: n次
时间序列:EWMA熊猫预测我在谷歌和这里搜索了很多遍,但似乎找不到我要找的答案,或者至少是我理解的一些东西。用EWMA预测大熊猫是否可行?例如,如果我有2个月1日至3月31日两个月的每日网站点击量数据,并且没有发现任何趋势或季 ...2024-04-27 已阅读: n次
不带datetimeindex的Python时间序列分解我试图分解一个时间序列,但是我的数据没有日期,它是由定期(未知)时间间隔的条目组成的。在 This解决方案很好,而且正是我想要的,但是它假设我的系列有一个日期时间索引,但它没有。在 我可以在这种特定情 ...2024-04-27 已阅读: n次
如何在python中使用sklearn回归器正确预测目标变量?我想根据营销时间序列数据预测未来的价格。为此,我在任务中使用sklearn,因为它比statsmodel和fbprophet更灵活。然而,为了进行预处理,我通过为选定的特征和目标变量取对数值,从时间序 ...2024-04-27 已阅读: n次
使用索引将一个数据帧的值映射到另一个数据帧列我有一个数据帧df1,它有三列(目标、季节性和季节性索引)。季节性模式每7个月重复一次点。点最后一个季节性指数是2。我有另一个数据帧df2,它的预测列有10行。现在我想在df2中创建新的列,它将是df ...2024-04-27 已阅读: n次
需要在预测值tas的ML或DL字段中进行方法建议我想预测30天内的价值。我有一些参数的时间序列数据。日期的例子我将附在底部 主要的想法是Y值是我们的目标变量,从今天起30天内预测。f1-f5变量是影响Y值的值。所以我需要用Date和f1-f5列来预 ...2024-04-27 已阅读: n次
如何在一个图中绘制多个季节分解图?我正在使用statsmodels提供的季节性分解来分解多个时间序列 def seasonal_decompose(item_index): tmp = df2.loc[df2.item_id_ ...2024-04-27 已阅读: n次
Xgboost时间序列模型无法捕捉趋势我正在构建一个客户流失预测模型,使用的特征包括1年价值滞后、假期、移动平均值、日/日比率、从statsmodels中提取的季节性因素等。它显然不是一个累加序列,每年的假期流失量比前几年更大。在 我的X ...2024-04-27 已阅读: n次
季节分解不显示日期我正在用python对具有以下列的数据集进行季节性分解: PatientID int64 VariableID int64 VariableN ...2024-04-27 已阅读: n次
fantasylcs幻想LCS API包装器 在Python3.6中创建了一个幻想LCS API。 安装 pip install fantasylcs 文档 目录: FantasyLeague documentatio ...2024-04-27 已阅读: n次
rstlrstl r的stl函数的python端口。从原始的r/fortran源代码翻译过来,并用numpy矢量化。 有关详细信息,请参见the R manual。 与Python2和3兼容。 安装 pip ...2024-04-27 已阅读: n次
sesd异常检测:季节性ESD 注:所有的功劳都归于Twitter公司的Jordan Hochenbaum、Owen S.Vallis和Arun Kejariwa。代码中的任何错误当然都是我的错误。请随意修理 ...2024-04-27 已阅读: n次
stldecomposemod这是一个相对简单的python实现的“使用黄土的季节和趋势分解”时间序列分解(“stl分解”,cleveland et al.1990年[pdf])。 此实现是seasonal_decompose方法 ...2024-04-27 已阅读: n次
pymannkendallPymannkendall 什么是mann-kendall检验? mann-kendall趋势检验(有时称为mk检验)用于分析时间序列数据的一致性增加或减少趋势(单调趋势)。这是一个非 ...2024-04-27 已阅读: n次
seasonal稳健地估计和消除时间序列中的趋势和周期性。 季节性可以从噪声中恢复急剧的趋势和周期估计 只有几个周期的TimeSeries数据。它的目的是 初始化结构时估计季节、趋势和级别 像霍尔特·温特斯这样的时间 ...2024-04-27 已阅读: n次